CargO2ai pour le Port de Montréal
Partenaire
Contexte
Avec 38 millions de tonnes de marchandises qui y transitent chaque année, le Port de Montréal est le deuxième port en importance au Canada et le cinquième port de marchandises de la côte est nord-américaine, desservant le Québec, l’Ontario et les États-Unis. Le Port de Montréal traite quotidiennement une abondante quantité de données, dont l’organisation a décidé de tirer profit pour connecter et tirer profit de ses données importantes. Sa maturité numérique gagnée au cours des dernières années lui a d’ailleurs permis de se positionner comme l’un des ports les plus intelligents du monde.
Aperçu du projet
CargO2ai a été lancée dès le début de la pandémie de COVID-19 au printemps 2020. L’initiative d’IA a été développée pour identifier et classer par ordre de priorité les cargaisons maritimes qui contenaient des équipements de protection personnelle et des fournitures médicales avant que les navires arrivent au port. Tout cela dans l’objectif de les acheminer le plus rapidement possible vers les hôpitaux et établissements de soins.
Le défi
Dans le contexte, CargO2ai a été la réponse du Port de Montréal à la question de vie ou de mort que représentait l’identification et l’expédition prioritaire des équipements de protection personnelle, des médicaments et de l’équipement médical avant que les navires accostent. Avant d’accoster, chaque navire doit faire parvenir un inventaire de cargaison qui recense tous les items qui se trouvent à bord. Chacun de ces manifestes de fret comprend des millions de données, ce qui complique grandement le processus d’identification et de sélection des marchandises spécifiques. Dans une situation d’urgence telle que la pandémie où des articles essentiels devaient être récupérés très rapidement, l’absence de processus d’identification rapide se traduisait par des processus ad hoc et retards possibles pour le personnel de la santé et les patients.
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La solution
C’est dans ce contexte extraordinaire que la puissance de l’IA s’est révélée! Le Port de Montréal et ses partenaires CargoM, Termont, MGTP, Scale AI et IVADO Labs ont travaillé à la création d’un algorithme qui utilise le traitement automatique des langues pour reconnaître et trouver des mots-clés et des codes numériques dans les méandres des données non-structurées contenues dans les manifestes des cargos. L’algorithme est capable de comprendre des mots-clés spécifiques dans le contexte de la description, afin de détecter plus précisément les conteneurs à traiter en priorité. Dans le contexte de la COVID-19, cela a permis au Port de Montréal de localiser facilement l’emplacement du matériel médical et d’accélérer la disponibilité du matériel pour son expédition d’urgence aux hôpitaux. Ce contexte exceptionnel a accéléré le projet, lancé et implémenté en un temps record de 12 semaines.
Une solution modulable et évolutive
Il est toujours nécessaire de prendre en considération la validation humaine dans le processus pour s’assurer que le matériel a été correctement identifié, mais l’algorithme apprend et s’améliore continuellement! Il est également possible de bonifier la liste de mots-clés et ainsi d’étendre l’utilisation de cet algorithme à d’autres marchandises, ce qui signifie qu’il pourrait être appliqué à d’autres matériaux, industries ou situations d’urgence.
Un projet d’impact
La solution d’IA a eu pour effet d’améliorer la communication entre le Port de Montréal et ses partenaires à l’international, qui fournissent maintenant leurs données beaucoup plus tôt dans le processus, ce qui augmente considérablement la prévisibilité et l’efficacité du transport maritime.
Statistiques
« Un des grands défis, c’est qu’il y a une surabondance des données et qu’on a besoin de temps de réponse très courts. On a besoin d’algorithmes pour traiter rapidement l’information, extraire ce qui est important et arriver à soutenir la prise de décision. »
Directeur scientifique, IVADO Labs
Technologies
Les partenaires
Ce projet a été réalisé en partenariat avec le Port de Montréal, CargoM, Termont, MGTP, Scale AI.
